ML-инженер (Anti-Detect Browser)

Привет! Мы ищем ML-инженера в антидетект-браузер для поддержания и обновления уже существующей кастомной ML-модели.

Задачи:

• Поддержка и развитие существующей вероятностной модели генерации фингерпринтов (pgmpy, байесовские сети).
• Регулярное обновление модели под актуальные данные: новые версии браузеров и ОС, изменения в распределениях железа и параметров реальных устройств.
• Сбор, очистка и подготовка датасетов для переобучения модели (pandas, polars).
• Разработка и улучшение валидации: проверка согласованности сгенерированных фингерпринтов.
• Контроль качества генерации: метрики реалистичности, покрытие распределений, отсутствие аномалий и противоречий.
• Поддержка и оптимизация API-сервиса модели (FastAPI, uvicorn, pydantic, orjson).
• Оптимизация производительности инференса и потребления памяти.

Требования:

• Уверенный Python 3.x, опыт написания production-кода.
• Понимание вероятностных моделей: байесовские сети, условные распределения, сэмплирование, опыт с pgmpy или аналогами будет плюсом.
• Опыт работы со стеком данных: numpy, scipy, pandas / polars.
• Опыт разработки и поддержки API-сервисов на FastAPI (или аналогах).
• Умение работать с большими датасетами: парсинг, стриминг (ijson), профилирование, оптимизация.

Будет плюсом:

• Понимание браузерного фингерпринтинга: navigator, WebGL/GPU, canvas, шрифты, screen, TLS-отпечатки.
• Знание внутренностей браузеров (особенно Chromium) на уровне того, какие параметры устройства видны веб-странице.
• Опыт работы с геоданными: geopy, timezonefinder, привязка гео — таймзона — локаль.
• Опыт в антифрод-системах, бот-детекции или смежных областях.
• Опыт мониторинга качества ML-моделей в проде (drift detection, автоматические проверки).

Условия:

• Работа с быстрорастущим продуктом на сложном и интересном рынке.
• ЗП: фиксированный оклад (обсуждается на интервью).
• График фултайм, удаленная работа из любой точки мира.
• Минимум бюрократии, максимум свободы и ответственности.